ソーシャルメディアはセルフィーの戦場です。私たちのエゴは「いいね！」やリツイート、コメントの数々に左右されますが、ブランチでツイートした素敵な写真の真偽を判断できるのは、これまでは人間しかいませんでした。
スタンフォード大学の研究者アンドレイ・カルパシー氏はソーシャルメディアの写真を使い、1億4000万パラメータのニューラルネットワークを訓練し、それぞれの写真が得た「いいね！」の数に基づいて究極の自撮り写真を判断することに成功した。
カルパシーは畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた。これは、画像処理で最もよく用いられるAIの一種である。このネットワークは、現在FacebookでAI研究を率いるヤン・ルカン氏によって発明された。まず、ルカン氏はウェブから「#selfie」のタグが付いたソーシャルメディアの投稿をスクレイピングして得た200万枚の自撮り写真をネットワークに提示した。視聴者数に比例して「いいね！」の数が多い自撮り写真が、より良いとランク付けされた。ニューラルネットワークはこれらの画像を様々な抽象度に分解し、最終的に良い自撮り写真とはどのようなものか学習した。
この機械のおかげで、カルパシーは#selfiesについていくつかのことを理解することができました。まず、最も「いいね！」された自撮り写真は女性の投稿です。機械に新しい写真をランク付けさせたところ、上位100枚の自撮り写真の中に男性の写真は1枚もありませんでした。また、フィルターを使ったり、顔を彩度を高くしたり、枠線を追加したりするといったトリックも好んで使われます。
最高のものがあれば、最悪のものも存在します。最下位のセルフィーは、ほとんどが近すぎたり、照明が暗すぎたりしていました。グループショットは、トレーニングの過程で優先されていたにもかかわらず、常に低い評価でした。
カルパシー氏は、Twitterボット @deepselfie にAIを組み込み、自撮り写真を100%満点でランク付けしました。これまでのところ、かなり厳しい結果が出ています。例えば、過去5年間で私が撮った唯一のヒゲなしの写真は、44.7%というランク付けでした。つまり、100枚の自撮り写真のうち、私の写真が上位半分に入る確率は44.7%ということです。もし90%のランク付けができたとしたら、上位半分に入る確率は90%だったでしょう。ぜひ試してみて、このAIマシンがあなたの自撮り写真をランク付けしてくれるかどうか確かめてみてください。
2015 年 10 月 27 日に更新され、Andrej Karpathy の名前と所属が修正されました。
